Joint robust watermarking and compression using variable-rate scalar quantization
Notice bibliographique
Résumé
In this paper we are interested in the design of joint watermarking and compression (JWC) systems to obtain an efficient tradeoff among the embedding rate, composite rate, encoding distortion, and robustness. Using variable-rate scalar quantization (VRSQ) for watermarking and compression, we first present an optimum binary JWC encoding algorithm to maximize the robustness of the systems in the presence of additive Gaussian attacks under constraints on both of the composite rate and encoding distortion, and then show the convergence of the algorithm. It is further demonstrated by simulation that in the distortion-to-noise ratio (DNR) region of practical interest, optimal JWC systems designed using VRSQ achieve about 0:3-dB DNR gain over optimal JWC systems using fixed-rate scalar quantization (FRSQ) for an independent and identically distributed (i.i.d.) Gaussian source. As an application of JWC design using VRSQ to image watermarking and compression, a joint odd-even watermarking (OEW) and JPEG compression scheme is developed and demonstrated to achieve better embedding performance than the JPEG-compatible differential energy watermarking (DEW) scheme and the differential quantization watermarking (DQW) scheme developed in the recent literature.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».